\subsection{Tentative de définitions pour les concepts d'expertise et d'expérience}
\label{sec:deflim}

La démarche de recherche présentée et les travaux l'illustrant s'inscrivent dans une problématique générale : {\em <<Etudier les mécanismes informatiques permettant d'assister de façon la plus coopérative possible les tâches de résolution de problèmes de l'utilisateur>>}.

 Associer expertise et expérience s'est imposé progressivement comme principe pour y parvenir. Il convient donc de clarifier cette démarche en précisant le sens que nous donnons aux différents termes et expressions dans cette présentation.

La {\tt résolution de problèmes} est un champ d'études bien connu dans plusieurs disciplines des sciences cognitives \cite{HKKPR98}. Les modèles <<computationnels>> issus de ces travaux ont largement inspirés les chercheurs du domaine de l'intelligence artificielle. Toutefois, la résolution de problèmes y est étudiée en essayant de mettre en {\oe}uvre des heuristiques qui garantissent qu'une solution pourra être trouvée et qu'en énumérant des propositions, on est capable de juger qu'il s'agit bien de solutions. {\em<<On cherchera à mettre en {\oe}uvre une procédure complète (trouvant une solution s'il en existe une), qui termine (est complète et s'arrête nécessairement s'il n'y a pas de solution) et qui est admissible (termine et fournit une solution optimale relativement à un certain critère)>>}. Cette définition idéale ne correspond que rarement à la réalité des problèmes à résoudre. Nous utilisons le terme de résolution de problèmes en relâchant explicitement et de manière la plus contrôlée possible complétude et correction, en laissant l'homme dans la boucle de résolution de problèmes. Dans la mesure où l'utilisateur est dans la boucle de résolution, la tâche principale du système à étudier relève alors de l'{\tt aide à la décision}.

L'{\tt aide à la décision}, thème majeur en intelligence artificielle \cite{Dec97} suppose de définir ce qu'est un problème de décision. En effet, la tâche d'un décideur comporte souvent plusieurs facettes~:
\begin{itemize}
\item l'identification des acteurs concernés ;
\item la formulation du problème ;
\item l'élaboration d'une liste d'actions possibles ;
\item la collecte de l'information préférentielle.
\end{itemize}
Après cette phase de structuration de la décision à prendre, le problème de décision consiste à élaborer une recommandation, par exemple sous la forme d'une sélection des bonnes actions ou d'un classement de celles-ci. Les systèmes réalisés à l'occasion des recherches présentées dans ce mémoire s'inscrivent tous dans l'assistance à tout ou partie de ces facettes de la tâche de décision. En intelligence artificielle \cite{LanPer97}, comme dans la tradition de la théorie des jeux \cite{NeuMor47}, on cherche surtout à fournir la décision optimale selon un certain critère et avec un risque (une chance) bien maîtrisée. Notre approche consiste plut\^ot à fournir le cadre le plus adapté à la décision, c'est à dire celui dans lequel une décision <<satisfaisante>>\footnote{Satisfaisante au sens d'un critère de validité connu éventuellement {\em a posteriori}.}  devrait pouvoir s'imposer. On voit bien que dans le cas limite, cela revient à la définition précédente (idéale) qui suppose que la décision puisse se calculer (se déduire) sans ambiguïté à partir du cadre dans lequel on doit la prendre. A l'opposé, dans le cas de situations complexes ou non complètement modélisées, le meilleur cadre de décision est celui qui limite le champ des décisions à prendre de manière implicite, c'est à dire sans \^etre forcément capable d'énoncer l'ensemble des décisions ainsi guidées. L'assistance à la décision consiste alors à fournir un cadre qui ait le plus <<de chances>> de guider l'utilisateur dans sa décision\footnote{Cette situation suppose que l'on n'a pas pu représenter l'ensemble des actions possibles, mais que l'on est capable de modéliser les situations de décision. En théorie, rien n'empêche d'acquérir ces connaissances plus spécifiques de l'expérience.}. Nous verrons dans la suite de ce manuscrit des cas concrets illustrant cette façon de voir l'aide à la décision.



Le terme {\tt expertise}\footnote{Absent du <<Vocabulaire de sciences cognitives \cite{HKKPR98}.} sera réservé dans notre exposé pour désigner {\tt la capacité à résoudre un problème} \cite{CGF88}. Cette expertise est donc potentielle, mobilisée au moment d'une résolution de problèmes. L'expertise est construite de règles, de faits, de connaissances conceptuelles, de schémas de résolution, de connaissances stratégiques \cite{May92}. Ces connaissances d'expertise sont d'autant mieux interconnectées qu'elles  ont été fréquemment mobilisées pour résoudre des problèmes.

Le terme {\tt expérience} \footnote{Selon \cite{HKKPR98}, le terme d'expérience est utilisé dans deux acceptions. Selon l'acception la plus générale, l'expérience est la rencontre entre l'esprit et la réalité...Selon l'acception plus technique du terme, une expérience signifie une expérimentation...} sera utilisé dans son sens le plus général mais en restreignant sa portée aux  {\tt épisodes de résolution de problèmes}. L'expérience serait ainsi constituée d'expériences distinctes mais situées dans un état d'expertise précis. Le schéma de la figure \ref{experience-expertise} illustre ces définitions.

\begin{figure}[]
\epsfxsize=8cm
\begin{center}
        \leavevmode \epsfbox{/home/am/dessins/habilitation_expertise_experience}
\end{center}
\caption{Expérience et expertise : complémentarité}
\label{experience-expertise}
\end{figure}

Les connaissances d'expertise sont classées  selon des catégories souvent évoquées \cite{BHT86},\linebreak[4] \cite{HocNgu86}, \cite{Ric84}, \cite{Ric90} ou encore \cite{WDLPS93} et ce classement est lié au contexte de la résolution coopérative de problèmes, présenté plus haut comme un type d'aide à la décision.

En dehors d'une modélisation cognitive où ces catégories ne représentent que des modèles abstraits des différentes formes de mobilisation de connaissance qui peuvent être observées (selon des protocoles expérimentaux), ces catégories correspondent  bien aux principales formes de représentation de connaissances{\footnote{La notion de formalisme de représentation de connaissances sera réservée à la syntaxe choisie, tandis que la forme désigne de manière plus abstraite quelle forme <<~logique~>> est privilégiée pour représenter les connaissances.}\cite{Kay97} (sans y intégrer les variantes fort nombreuses) exploitées concrètement en informatique pour réaliser des systèmes à base de connaissances. On reconnaîtra facilement~:
\begin{itemize}
\item {\bf Les règles et les faits} : la logique \cite{Tha8991} fonde les techniques de l'intelligence artificielle, comme son histoire \cite{Cre93} le montre,  et fournit le support de son étude dans la plupart des ouvrages introductifs \cite{HBCH+91}, \cite{Win88}. Le mode d'inférence privilégié est la déduction logique.
\item {\bf Les concepts} : la conceptualisation en informatique fournit une façon commode de gérer des objets complexes en les organisant dans un réseau de relations. Directement issue des études psycho-cognitives \cite{Qui69}, l'approche est formalisée sous forme de réseaux sémantiques \cite{Sow91}, de graphes conceptuels aux propriétés formelles intéressantes \cite{CheMug92} et connaît un développement important avec la définition des logiques de descriptions \cite{Nap97} dans la ligne des propositions faites par Brachman et disponibles dans KL-ONE \cite{BraSch85}. L'inférence principale est la classification.
\item {\bf Les schémas} : l'idée de départ fut proposée dans le monde de la psychologie cognitive \cite{Bar32}, repris sous des formes diverses \cite{Min75}, \cite{SchAbe77} avant de trouver des usages informatiques de plus en plus nombreux (langages de <<frames>>) pour exprimer des objets complexes aux attributs possédant de multiples facettes. Les langages à objets (qui ne sont pas tous des langages de représentation de connaissances) \cite{MNCLT89} sont typiques de cette approche. Des langages comme Shirka \cite{Rec85}, KEE \cite{FikKeh85}, Yafool \cite{DucQui86}, KRS \cite{VMa88} ou encore Mering \cite{Fer89} s'inscrivent dans cette famille. Les modes d'inférence les plus souvent retrouvés sont le filtrage, l'héritage, l'appariement et la classification. Ces modes d'inférence sont partagés avec les langages implantant les logiques de descriptions, autorisant donc de considérer que ces derniers langages appartiennent également à la famille des langages à objet (par exemple C-CLASSIC \cite{CohHir94}).
\item {\bf Les modèles} : le modèle d'un système est une description de ce système effectuée, selon des règles de modélisation, pour faciliter son étude. La modélisation est un exercice habituel pour tous ceux qui conçoivent des systèmes informatiques. Les modèles fonctionnels, structurels, causaux, etc, sont autant de descriptions s'attachant à mettre en évidence les relations fonctionnelles, structurelles, causales, etc, entre différents éléments d'un système permettant d'inférer à partir de leur connaissance. En psychologie cognitive \cite{GenSte83}, le modèle d'un système peut servir comme guide  pour comprendre et expliquer un autre système considéré comme analogue. En logique, la notion de modèle est très différente du sens commun : un modèle M possède trois constituants : un univers, une interprétation sur cet univers, des symboles de prédicat et de fonction et, enfin, une assignation des variables libres sur les éléments de l'univers \cite{Kay97}. Les modèles dans le schéma de la figure \ref{experience-expertise} s'entendent donc comme des descriptions formelles exprimant les relations existantes entre les différents  éléments modélisés de façon à permettre l'inférence\footnote{Ce qui suppose bien entendu, que les relations soient elles-m\^emes décrites avec des propriétés fournissant le mécanisme d'inférence.}.
\item {\bf Les exemples} : un exemple est un {\tt problème type}\footnote{problème type = problème abstrait de ses  éléments factuels (contextuels de sa première résolution par exemple) n'intervenant pas dans sa résolution.}résolu. Il présente l'énoncé, la solution et (parfois) la manière de passer de l'énoncé à la solution. L'exploitation d'un exemple en résolution de problèmes a été étudié en psychologie cognitive \cite{Ros87}, et a démontré que la difficulté de réutilisation résidait dans l'élucidation des similarités pertinentes (utiles dans le contexte de résolution courant). Un exemple {\tt bien expliqué} dans le cadre d'une théorie peut ainsi servir de cadre à l'apprentissage \cite{Ell89}.
\item {\bf Les stratégies} : il s'agit de métaconnaissances \cite{Pit90} (des connaissances sur les connaissances de base), particulièrement orientées pour la résolution de problèmes. Ces connaissances restent des connaissances et peuvent s'exprimer selon les modes précédents. Nous ne garderons en général que deux niveaux de connaissances : les connaissances de base et les connaissances stratégiques.
\item {\bf Les épisodes de résolution de problèmes} : un épisode de résolution de problèmes possède à peu près la même structure qu'un exemple, mais correspond précisément à une instance de résolution située dans le temps et dans l'espace. Les éléments constitutifs de cet épisode proviennent aussi bien de ce qui aura été le fait du système informatique que ce qui aura été le fait de l'utilisateur. Chaque élément constitutif est <<expliqué>>, c'est à dire mis en relation avec <<l'expertise>>. Ce réseau d'explications peut provenir de la trace d'inférences menées ou d'hypothèses de l'utilisateur. {\em Un épisode de résolution de problèmes est donc le résultat tangible d'une coopération entre l'homme et la machine dans un cadre précis et (largement) explicable.}
\end{itemize}

Il faut comprendre des efforts de définition précédents qu'ils ne prétendent pas fonder universellement le sens des termes employés, mais fournissent plus modestement les limites qui seront les leurs dans l'exposé des travaux de recherche.

La dualité expertise/expérience correspond à une évolution dans la démarche de recherche. Les travaux tendant à exploiter l'expertise seule pour fournir des assistants {\tt intelligents} dans la prise de décision en résolution de problèmes par l'homme ont été en effet les premiers réalisés. Ils ont montré l'intérêt de la démarche de résolution coopérative, en particulier dans l'étude de la modélisation des situations à risques et de leur résolution (préventive ou interactive). La recherche s'est alors orientée vers l'étude de la prise en compte effective de l'expérience concrète dans l'assistance à la résolution de problèmes.
